Una forma más inteligente y segura de ejecutar IA
Canadá enfrenta un problema relacionado con la inteligencia artificial (IA), pero no el que podrías esperar. A pesar de contar con el talento y la tecnología necesarios, las organizaciones son reacias a adoptar esta tecnología.
Se estima que la IA generativa podría añadir aproximadamente 187 mil millones de dólares anuales a la economía canadiense para 2030. Sin embargo, solo el 12.2% de las empresas canadienses ha integrado IA en sus operaciones en el último año, colocándolo entre los países más rezagados en comparación con sus competidores globales, exacerbando los desafíos de productividad existentes.
Retos en la adopción de IA
Según el CEO de una empresa de tecnología, una gran parte de la hesitación se debe a la gestión de los costos de energía y el rendimiento. Las herramientas de IA, como los modelos de lenguaje grandes y los sistemas de aprendizaje profundo, requieren un poder computacional masivo para procesar solicitudes. Se estima que la demanda global de electricidad de los centros de datos podría más que duplicarse para 2030, siendo la IA el principal impulsor.
Cada solicitud de IA se convierte en una decisión comercial importante, y los costos aumentan cuando se requieren respuestas más rápidas, lo que consume más recursos y energía. Sin un método eficiente para gestionar estas decisiones, las empresas podrían enfrentar facturas mensuales exorbitantes.
Construyendo control en la IA
Ante este desafío, se desarrolló una plataforma llamada CLōD, que actúa como un gateway inteligente entre las empresas y los modelos de IA que utilizan. CLōD está diseñada para ofrecer control sobre varios aspectos, incluyendo la gestión de costos, la optimización de la latencia, el enrutamiento de modelos, la gobernanza, la seguridad, el cumplimiento, la privacidad y la eficiencia energética.
Los usuarios pueden definir sus propias reglas sobre cómo se maneja su información y qué servidores pueden utilizarse para cada solicitud. Además, la plataforma puede bloquear información restringida y registrar datos para auditorías, siendo especialmente relevante para sectores altamente regulados como la salud y las finanzas.
Implicaciones para la adopción de IA
La falta de control sobre la gestión de datos puede llevar a problemas más graves. Muchas empresas reconocen el potencial de la IA, pero la falta de visibilidad sobre el manejo de sus datos retrasa la implementación. Esto ha llevado a algunos empleados a usar cuentas personales de herramientas de IA sin el conocimiento de sus empleadores, aumentando el riesgo.
La plataforma CLōD se basa en la experiencia en gestión de energía y tiene la capacidad de optimizar el uso de recursos computacionales en función de los precios de energía en tiempo real. Además, ha sido seleccionada para un programa acelerador enfocado en energía, lo que respalda su enfoque tanto en la optimización energética como en la gobernanza.
Conclusiones
A medida que más organizaciones buscan cerrar la brecha en la adopción de IA, la solución no solo radica en hacer la IA más potente, sino en hacerla más predecible. Un mejor control sobre los costos, la latencia y la gobernanza permitirá a las organizaciones avanzar con confianza, sabiendo exactamente cómo se comportarán sus sistemas de IA.
La construcción de una infraestructura descentralizada para una IA confiable puede marcar la diferencia entre permanecer en modo piloto y poner la IA en funcionamiento efectivo.
